Vers un monde équitable et durable

Le Technion a récemment organisé une conférence intitulée "AI : From Hype to Productivity", à l'hôtel Elma de Zichron Yaacov. Parmi les 350 participants figuraient des représentants du Technion, de l'industrie locale de l'IA et du secteur gouvernemental.

Le président du Technion, le professeur Uri Sivan, a déclaré à l'ouverture de l'événement : "Nous avons récemment terminé la conception du plan stratégique du Technion pour la décennie à venir. L'un des principaux piliers du programme concerne les relations entre le Technion et l'industrie, ainsi que la nécessité de s'adapter aux changements que cet axe implique. De nos jours, la ligne de démarcation classique entre le monde universitaire qui mène des recherches fondamentales et l'industrie qui se concentre sur le développement n'existe plus ; l'écosystème actuel est tout nouveau, si bien que le monde universitaire dans son ensemble, et les universités technologiques en particulier, doivent s'adapter à cette nouvelle réalité. Dans les années à venir, les relations entre le monde universitaire et l'industrie vont se renforcer et, bien que cela ne soit pas nouveau, elles devraient s'intensifier. Cette relation changeante inclura l'intelligence artificielle - l'un des sujets les plus " tendance " aujourd'hui positionné à la pointe de la recherche. C'est sur ce thème que repose cette conférence, qui réunit des chercheurs du Technion et de l'industrie afin de créer une coopération fondamentale pour les deux parties. Pour moi, c'est l'occasion d'être fier des nombreuses réalisations de la communauté de l'IA au Technion."

La conférence était dirigée par les professeurs Assaf Schuster et Shie Mannor, qui codirigent le MLIS - Machine Learning and Intelligent Systems Center du Technion. La conférence du professeur Mannor portait sur l'apprentissage par renforcement (RL) et ses limites. Comme il l'a expliqué : "Dans ce domaine, des succès impressionnants ont été remportés, principalement dans le domaine des jeux, les ordinateurs ayant remporté la victoire sur des humains experts au backgammon (dès 1992), ainsi qu'aux dames, aux échecs et au Go. Bien qu'il s'agisse d'un succès important, et que la victoire d'Alpha-Go soit l'une des grandes réussites de l'IA, il faut comprendre qu'il y a un grand écart entre les succès dans ce domaine et les progrès dans d'autres domaines tels que la conduite autonome. Malheureusement, de nombreux chercheurs et entreprises enjolivent la réalité, faisant des promesses sans réelle base scientifique.  Et au bout du compte, c'est un jeu. Alors pourquoi n'avons-nous pas encore résolu le défi des véhicules autonomes ou même celui de la gestion des embouteillages sur les grands ronds-points ? La réponse est que certaines choses sont très difficiles à identifier par des outils informatiques. Ainsi, un conducteur humain, avec toutes ses limites, sait reconnaître un piéton et comprend que si un sac en plastique vole devant sa voiture, il n'y a aucune raison de se rabattre sur la voie voisine pour l'éviter ; les ordinateurs ne savent toujours pas faire ces distinctions. Je ne prétends pas que ces missions ne sont pas possibles. Je dis simplement que nous en sommes encore loin. En fait, nous ne faisons que survoler la question".

La conférence du professeur Assaf Schuster portait sur l'exploration des flux (Stream Mining), c'est-à-dire la surveillance en temps réel de grands flux de données. Des dizaines de milliers d'événements sont parfois créés au cours de ces processus et le défi technologique consiste à les analyser rapidement, de manière fiable et automatique.

Les conférences ont couvert un large éventail de sujets, notamment l'interface entre l'apprentissage informatique et l'utilisateur humain (Dr. Nir Rosenfeld, Henry and Marilyn Taub Faculty of Computer Science), l'importance de la révolution du Deep Learning dans le débruitage des images (Prof. Michael Elad, Taub Faculty of Computer Science), la révolution robotique qui attend toujours de se réaliser (Dr. Aviv Tamar, Andrew and Erna Viterbi Faculty of Electrical and Computer Engineering), apprendre/créer des images à partir d'un seul exemple (Prof. Tomer Michaeli, Faculté Viterbi de génie électrique et informatique), l'écart entre le cerveau humain et les modèles d'IA face à des défis tels que la vision et la reconnaissance de la parole (Prof. Daniel Soudry, Faculté Viterbi de génie électrique et informatique), comment expliquer les systèmes informatiques dans le contexte du comportement humain (Prof. Ofra Amir, Faculté de génie industriel et de gestion), la focalisation sélective dans les systèmes d'intelligence artificielle (Prof. Tamir Hazan, Faculté de génie industriel et de gestion), et le rôle de l'analyse urbaine dans la planification et la politique (Prof. Pnina Plaut, Faculté d'architecture et d'urbanisme). Le professeur Orit Hazzan, de la faculté d'éducation scientifique et technologique, a parlé de l'utilisation des données pour la réglementation et la planification dans le système éducatif K-12.

La conférence a été créée par trois organismes du Technion : MLIS, le Centre d'apprentissage automatique et de systèmes intelligents, TCE, le Centre d'ingénierie informatique du Technion, et TDSI, l'Institut des sciences des données du Technion. La conférence était animée par la professeure Lihi Manor-Zelnik de la faculté Viterbi d'ingénierie électrique et informatique.

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